Shein a trouvé sa place dans le commerce électronique, non pas en tant que concurrent de sites Web basés uniquement sur la recherche comme JD.com, mais en tant que nouvelle plateforme de commerce électronique axée sur des expériences de shopping avec une personnalisation basée sur l’intention des clients.

Cela signifie que les personnes visitant Shein sans aucune idée d’achat spécifique, un peu comme visiter un centre commercial dans le monde physique, peuvent être guidées d’une manière personnalisée, comme si elles l’avaient été par un conseiller de vente.

Mettre l'accent sur l'intention de l’utilisateur

Créer de la personnalisation pertinente signifie anticiper les besoins des utilisateurs, mais cela nécessite de savoir comment en extraire la valeur intrinsèque.

C'est là que les signaux d'intention entrent en jeu. Les signaux d'intention vont au-delà de l'identité ou du contexte d'un utilisateur. Ils se basent sur ce que l'utilisateur veut à un moment donné.

Chez Shein, l’exemple illustrant parfaitement cette approche est la recommandation de termes de recherche en bas de chaque page produit. Même si dans un premier temps l’interface n’oriente pas l’utilisateur vers l’expérience de recherche, le parti-pris de Shein est de consteller le parcours d’exploration du client avec des éléments d’aide à la recherche, contextualisés en fonction de ce qu’il est en train de consulter.

La capacité d'aider rapidement quelqu'un à trouver ce qu'il veut à un moment précis est un grand avantage pour offrir la meilleure expérience utilisateur. Prendre des signaux d'intention basés sur l'historique d'interactions, sur les termes recherchés, les commandes passées, mais aussi sur la position géographique, crée une image plus complète de l'intention de l'utilisateur, ce qui rend le ciblage encore plus puissant.

Recommander des paramètres de recherche en fonction des précédentes actions de l’utilisateur est une sorte d'invitation à rester un peu plus longtemps sur la plateforme et à optimiser les parcours utilisateur qui génèrent les taux de conversion les plus élevés.

Par contre l’ensemble paraît plus ressortir d’une pure logique contextuelle statistique (ceux qui ont consulté cette page ont majoritairement 1/ aussi consulté ces produits 2/ aussi réalisé ces recherches) que d’une logique de personnalisation: quand vous cliquez 6 fois sur des robes bleues, le système continue à vous recommander des robes rouges, vertes, jaunes et ne semble pas tenir compte de vos préférences. 

Une bonne idée à creuser plus avant.

On en parle ?!

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